我们的智能汽车真的领先全球了？看2023智能网联大会怎么说！丨行业零距离
来源:电动车公社发布时间:2023-06-051238浏览
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《车企零距离》大家已经比较熟悉了，是社长用问答的形式去“盘问”车企高管后给大家带来的第一手车企报道，其中不乏新车上市、品牌焕新、技术发布会等大家感兴趣的话题。
但相比于车企本身，更前端的行业中其实藏着很多有意思的故事，同样值得大家关注。只可惜行业离大家比较遥远，所以社长决定用或深度、或幽默的方式进行解读，带大家探访我们的汽车行业正在发生怎样的变革。
所以今天的话题，会围绕着智能驾驶和智能座舱和大家好好聊一聊。
有一说一，这“赛博司机”虽然还是有一些死板执行命令的电子味儿，但该加速时深踩油门，该减速时平稳刹车，已经比不少网约车司机都开得6了
。
所以在这篇《行业零距离》里，你能看到这些：
我们的智能电动车，真的领先全球了吗？
这次大会的目的是什么？
有哪些争议性话题？
最智能的电动车，会是怎么样子？
真正的无人驾驶，离我们还有多远？
如果小伙伴们意犹未尽，或是还有其他有问题的话，也欢迎在评论区里留言，社长一定知无不言，言无不尽
。1、为什么要开这样一场大会？按官方的话讲，大会是面向政府、产业、高校、科研、实用、投资几大领域的技术学术交流会，目的是展示现阶段智能汽车（包括电车和油车）的前沿技术和发展趋势，从而推动行业的发展。
但如果说得通俗一点，加强各领域协作只是其中的一部分。大会更主要的目的，有点像学生时代的“一帮一，一对红”：
通过给优秀技术和先进个人“发小红花”树立标杆，鼓励落后的学生先及格，再向更高的目标发起冲击，从而带动“全班的成绩”。
然而只有目标是不够的，智能汽车作为新生事物，还需要有行业标准来进行约束。这就是这次颁布《汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》、以及创立智能网联汽车数据治理创新中心的原因了。
2、为什么要给智能座舱分级？
一个最直观的现象是，智能座舱的发展，实在是太快了。
国产车用上车规级的安卓大屏也不过是这几年的事，如今却已经快进到了中央集中式电子电气架构，一个车机能控制包括座舱、三电、底盘在内的所有车辆功能，大有把汽车变成“车轮上的计算机”的架势。
而从产业的角度来讲，智能座舱也涉及汽车、计算机、工业设计、人工智能、心理学、美学艺术等多个学科，交叉融合起来很容易让人摸不着头脑。
因此，现阶段的智能座舱就像是一颗小树，正在这个智能时代野蛮生长；
而《汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》的作用，就是化身修枝剪叶的园丁，给智能座舱一个定义的同时，确保行业往正确的方向发展。
和美国汽车工程学会公布的自动驾驶分级标准一样，我们的汽车工程学会联合行业专业力量，也把智能座舱分成了L0-L4这5个级别（至于为什么没有L5，我们待会再说）。
大概的分级标准是这样的，可以简单理解为定义了“什么是好用的智能座舱”和“未来智能座舱的发展趋势”。
。3、智能网联汽车数据治理创新中心成立，能保护个人隐私吗？
侵犯用户隐私的行为在各个行业都层出不穷，可以说和违法犯罪一样无法100%杜绝（因为总会有人出于利益铤而走险，企业本身、内部员工、外部黑客都有可能）。
但这次数据治理创新中心的成立，某种程度上意味着数据安全被再一次拿到了台面上。这无疑能够引起整个行业的重视，数据安全标准也会越来越规范。
所以大家可以放心，未来个人隐私只会被保护得越来越周全。
不过成立数据治理创新中心却并不仅仅是因为隐私安全，更大的目标其实是如何对接产、投、研、用四大领域，更好地挖掘出大数据的价值。
4、大会最具争议的话题是什么？
和纯视觉派和多传感器融合派一样，最具争议的话题同样是自动驾驶的“路线之争”。只不过这次出现在单车智能还是路侧智能身上。
从宏观的角度来看，政、产、学、研都更重视智能网联协同（如车路协同、车城协同、车云协同等等），认为这才是高级自动驾驶汽车的重要突破口。
举个例子，如果每一台能联网的汽车、每一条道路、每一位交通参与者……都能够接入云端服务器，红绿灯可以根据车流量智能切换，发生事故了也能提前提醒后方车辆避障。
就连十年前的“老旧燃油车”，也能通过加装网络接收装置和车辆控制装置获得无人驾驶能力（很多自动驾驶测试车就是由燃油车改装而来的），画面不要太美。
一句话总结，就是路网更智能了，效率和安全就能大幅度提升，车笨一点没关系的。
不为别的，智能网联协同的投入实在是太烧钱了：每个路口一个激光雷达，车上的传感器和网联设备，手机的高精度定位……就算有海量的资金进来，完成“大基建”以及软件层面的调试也需要大把时间。
所以等不及商业变现（卖辅助驾驶软件挣钱）的车企和供应商们，就只能走上加强感知能力、训练软件算法的内卷之路。
5、现阶段的智能驾驶，发展到什么程度了？
我们先来看一组数据——
全国已建设17家国家级测试示范区，7个国家级车联网先导区，16个智慧城市基础设施与智能网联汽车双智示范城市；全国累计开放超过1500公里测试道路，发放测试牌照超过2800张，道路测试总里程达6000多万公里，部署路测网联基础设施超过7000套；高性能激光雷达感知范围达到250米，L2级自动驾驶车型广泛应用，部分车系已做好量产L3级车辆的准备。
这也就意味着，大规模的智能网联协同和无人驾驶都是国家在主导的，而且规模还在持续扩大中，属于“大家长”式的发展；
这边“小朋友”式成长的车企们，单车智能驾驶水平也在激光雷达等感知硬件的加持下从L2向L3迈进，并且还凭借着不错的体验，获得了许多用户的认可。
6、真正的无人驾驶，离我们还有多远？
无论是单车智能驾驶还是智能网联协同，其实都处于突破下一阶段的过程中。
单车智驾需要解决“不能穷举所有复杂的路况”，无法保障100%场景安全的问题（也就不能称之为L4）；
另外相对薄弱的AI技术，也无法迅速迭代软件的算法。
而智能网联协同这边，协同解决方案是什么（路听车的还是车听路的）、采用什么标准（车开多快、路设多宽、隔多远装几个什么规格的雷达摄像头）、怎么跑出海量的大数据来喂智能系统，同样是瓶颈。
7、亦庄地区的无人驾驶出租车，表现怎么样？
这次社长特意在亦庄体验了一下小马智行和萝卜快跑的无人驾驶出租车，想看看现阶段的自动驾驶究竟能做到何种水平，又和新势力的城市领航辅助驾驶有哪些不同。
但结果，的确让人感到有些惊讶。
拿小马智行来说，它的驾驶水平已经非常接近老司机了：刹车很舒缓，转向很温柔，还能提前躲避障碍物。即使是难度比较大的左右转博弈，它也能在礼让行人和非机动车的同时瞅准时机迅速通过，动作比不少真人还干净利落。
而且，它的速度也很快……测试车是辆上一代雷克萨斯RX450h，动辄就会把发动机踩到2000转以上逼出声浪，力图尽快达到限速。
同行的媒体老师上车时的第一句话就是，“这车开得这么猛的吗”，可见它感知硬件和无人驾驶软件的水平，已经完全能适应城区最高60的限速了。
就连测试了不知多少万公里的安全员也认为，这台车安全得很。毕竟它不会疲劳驾驶，更不会和某些习惯不好的老司机一样违反交规，就连左转都会先通过路口中心线再转，虽然体感上会觉得转弯稍微有点快。
）至于无人驾驶出租车和现阶段的领航辅助驾驶的区别，我觉得主要是两点。
第一点，是适应性。毕竟这些无人驾驶车辆都有限定的测试区域，往往都是马路横平竖直、视野开阔、标线标识也较为清晰的新城区；
而领航辅助驾驶则要应对几乎所有的开放道路，就好比刚学会走路的小朋友直接要上下楼，难度高了不止一个级别。
第二点，是安全性。
哪怕社长和“郝人一个”体验小鹏最新的高速NGP时，它已经能做到90公里0接管，但依然属于L2级辅助驾驶，并不是真正的无人驾驶。
面对复杂场景的coner case，L2级辅助驾驶可以把“锅”甩给人类驾驶员，然后通过人类驾驶员的操作来进行学习；
但无人驾驶出租车就不一样了，它一开始的定位就是L4，就不能发生任何有责交通事故。这也就导致了两者在软件策略上有很大的差别。
具体的技术分析，滑布李准备的技术讲解视频已经在路上了，感兴趣的小伙伴可以等一等他后续的分析。
8、我们的智能汽车，真的领先全球了吗？
一个事实是，2022年我国搭载智能驾驶系统的智能网联乘用车新车销售量达700万辆，同比增长45.6%，市场渗透率提升至34.9%。
而在新能源市场中，这一比例已经高达48%——每两台车中，就有一台配备了智能驾驶，比例均为全球最高。
另一个事实是，目前不仅仅是我们所关注的新能源领域，即使是自主品牌的燃油车，也都上马了智能座舱的相关功能（有些品牌可能没这么叫，但大同小异）。
这也就意味着无论是智能驾驶还是智能座舱，都给用户带来了更强的便利性和更丰富的功能，也深受大家的喜爱；
而背靠国内这个全球最大的汽车消费市场，车企又能迅速获得用户的反馈和体验，加速迭代的过程。更多元化的用户需求，也会催生出更全面更好用的软件版本。
未来的发展空间，十分广阔。
写在最后
正如同近些年国内蓬勃发展的各个行业一样，智能汽车能取得如今的成绩，其实不只有车企的设计师和工程师们在努力。
从引导到研究、从投资到研发、从量产到规模化，整个产业链能够蓬勃发展，背后都离不开政府、产业、高校、科研、实用、投资等领域的大力支持。
只不过产品才是台前那个“出风头”的，其他人都退居幕后默默为整个行业做出自己的贡献，仅此而已。
也正因为此，社长作为一位汽车媒体人，才想要把这些汽车行业背后不为人知的一面展示给大家。大家有什么想聊的话题，或者下一期想看什么，欢迎在评论区留言。
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